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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.5
- 수록면
- 96 - 103 (8page)
이용수
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산업현장에서 기록되는 장비 점검일지는 장비의 신뢰성 예측과 점검 일정 조정 등을 위한 중요한 정보를 담고 있지만, 수기작성으로 인한 분석의 어려움이 존재한다. Optical Character Recognition(OCR)을 활용한 인식 기술이 발전했지만, 표 양식을 벗어난 텍스트를 오인식해 본 의미를 잃는 경우가 존재한다. 본 연구는 Convolutional Neural Network(CNN) 기반의 텍스트 감지모델을 활용한 수기 텍스트 영역 인식 후, Graph Convolutional Network(GCN)을 활용해 표 양식을 벗어난 텍스트가 의미적으로 하나의 영역임을 인식한다. 이를 통해 수기로 작성된 장비 점검일지에서 유의미한 텍스트를 감지하고, 디지털 형태의 인공지능 학습 데이터를 확보할 수 있다. 이러한 데이터로 현장에 적합한 의사결정을 제공하는 인공지능 모델 개발이 가능하다는 점에서 학술적/산업적 기여점을 갖는다.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Literature Review
3. Research Process
4. Conclusion
Reference
참고문헌 (0)
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